GraphRAG Ollama: 100% локальная настройка, сохранение конфиденциальности ваших данных

•  Положительный
• # графраг
• # быть
• # студия лм
+2

1-й мес. только.

Измените способ чтения и обучения

Briefy превращает любой длинный контент в структурированные резюме всего одним кликом. Легко сохраняйте, просматривайте, находите и делитесь знаниями.

💰 Получить мой купон

Предложение истекает через

23:59:59

Обзор

В этом видеоуроке объясняется, как реализовать GraphRAG с помощью oLlama и LM Studio для улучшения ответов языковой модели. Он направляет зрителей по настройке и запуску GraphRAG локально, обеспечивая конфиденциальность данных. В уроке рассматривается преобразование фрагментов данных в структурированные сущности и отношения, что повышает производительность языковых моделей. Он фокусируется на глобальном поиске в GraphRAG и дает представление об оптимизации настройки для лучшей производительности.

• Введение и преимущества GraphRAG

  • 🌟

    Введение в GraphRAG и его преимущества перед базовым RAG. [00:00]

  • 📈

    Объяснение того, как GraphRAG преобразует фрагменты данных в структурированные сущности и связи, улучшая производительность языковой модели. [00:14]

  • 🔐

    Упор на локальную настройку с использованием oLlama и LM Studio, гарантирующую конфиденциальность данных. [00:46][08:44]

• Настройка oLlama и LM Studio

  • 📥

    Загрузка и установка oLlama и LM Studio. [01:06]

  • ⚙️

    Конфигурация oLlama для загрузки модели «llama2». [02:03]

  • 🔌

    Настройка LM Studio с моделью встраивания «Nomic embed text». [02:16]

• Внедрение GraphRAG

  • 📝

    Установка пакета GraphRAG Python. [03:09]

  • 📂

    Инициализация GraphRAG в каталоге проекта. [03:17]

  • ⚙️

    Конфигурация параметров GraphRAG, включая пути к моделям, размер фрагментов и перекрытие. [03:38][04:39]

• Индексирование и запрос данных

  • 🔍

    Индексация данных с помощью GraphRAG, преобразование неструктурированных данных в структурированный графический формат. [05:26][06:08]

  • ❓

    Выполнение глобального поискового запроса для извлечения информации на основе проиндексированных данных. [07:20]

  • 🚧

    Решение проблемы с функцией локального поиска и многообещающие обновления. [07:52]

Резюмируйте прямо на YouTube

Просматривайте резюме в разных режимах, чтобы быстро понять основное содержание без просмотра всего видео.

Установить Briefy

Ключевые моменты

1. 00:00

   Введение в GraphRAG и обучающее руководство

   00:00

   Знакомство с GraphRAG и его преимуществами перед RAG.

   00:35

   Объяснение того, почему oLlama и LM Studio используются вместе для локальной настройки.

2. 01:00

   Настройка oLlama и LM Studio

   01:00

   Загружаю oLlama и LM Studio.

   01:24

   Загружаю модель «Джемма 2» в oLlama.

   02:08

   Загрузка модели встраивания «Nomic» в LM Studio.

   02:45

   Запуск локального сервера в LM Studio.

3. 03:07

   Настройка GraphRAG

   03:07

   Установка пакета GraphRAG.

   03:14

   Инициализация GraphRAG и создание файла настроек.

   03:39

   Настройка файла настроек с именами моделей, базовыми URL-адресами API, размером фрагмента и входным каталогом.

4. 05:24

   Индексирование и запрос данных с помощью GraphRAG

   05:24

   Объяснение трех этапов работы GraphRAG: ввод данных, индексация и запрос.

   06:07

   Индексация данных с помощью GraphRAG.

   07:17

   Запрос индексированных данных с использованием глобального поиска.

   07:53

   Упоминание проблемы с локальным поиском.

5. 08:09

   Заключение и призыв к действию

   08:09

   Обзор руководства и преимущества использования oLlama и LM Studio для локальной настройки GraphRAG.

   08:47

   Поощряйте ставить лайки, делиться и подписываться на канал, чтобы получать больше контента об искусственном интеллекте и обработке данных.